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在当今信息化时代，数据仓库作为企业信息化的核心组成部分，已经成为企业竞争的重要武器，数据仓库的基本特征决定了其强大的数据处理能力和丰富的应用场景，在众多基本特征中，有一个特点并不包括在内，那就是“面向过程”，本文将为您详细解析这一特点，并探讨其背后的原因。
数据仓库的基本特征
1、数据集成：数据仓库通过集成来自不同源的数据，形成一个统一的数据视图，使企业能够从多个角度分析数据。
2、数据一致性：数据仓库确保数据的一致性，使企业能够获取准确、可靠的信息。
3、数据历史性：数据仓库存储了企业历史数据，便于分析企业发展趋势和规律。
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4、数据多样性：数据仓库支持多种数据类型，如结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
5、数据粒度：数据仓库支持多种粒度，如日、月、季度、年度等，满足不同层次的分析需求。
6、数据安全性：数据仓库具备完善的安全机制，确保数据的安全性和隐私性。
7、数据共享性：数据仓库支持数据共享，使企业内部各个部门能够方便地获取所需数据。
8、数据分析性：数据仓库具备强大的数据分析功能，支持多维数据分析、数据挖掘等。
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面向过程不是数据仓库的基本特征
1、面向过程是指关注业务流程的执行过程，而数据仓库更注重数据本身的价值，数据仓库通过存储和分析数据，为企业提供决策支持，而非关注业务流程的执行。
2、数据仓库的设计理念是“面向主题”，即围绕业务主题组织数据，这与面向过程的关注点不同，面向过程更注重业务流程的执行，而数据仓库更注重数据的整合和分析。
3、数据仓库的构建过程与面向过程无关，数据仓库的构建主要涉及数据抽取、转换和加载（ETL）等过程，这些过程与业务流程的执行无关。
4、面向过程可能导致数据冗余，在面向过程中，为了满足业务流程的需求，可能会出现数据冗余现象，而数据仓库通过数据集成，减少了数据冗余，提高了数据质量。
数据仓库与面向过程的区别
1、目标不同：数据仓库的目标是提供数据分析和决策支持，而面向过程的目标是优化业务流程。
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2、关注点不同：数据仓库关注数据本身的价值，而面向过程关注业务流程的执行。
3、数据处理方式不同：数据仓库通过数据集成、转换和加载，形成统一的数据视图；而面向过程通过业务流程的执行，产生数据。
4、应用场景不同：数据仓库适用于企业决策分析、业务预测等场景；而面向过程适用于业务流程优化、业务监控等场景。
面向过程并非数据仓库的基本特征，数据仓库通过数据集成、分析等手段，为企业提供决策支持，助力企业实现信息化、智能化发展，了解数据仓库的基本特征，有助于企业更好地利用数据仓库，发挥其在企业竞争中的重要作用。
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